作者丨劉楊楠
編輯丨巴里
圖源丨文心一言
2021年11月的一天晚上，聶凱旋和遠道而來的幾位朋友們相聚在上海的一家新疆餐廳。整個晚上，幾人的對話都圍繞一個核心主題——創業。
“我想做一箇中國版Omniverse。”聶凱旋說。
Omniverse是一個基於NVIDIA RTX、物理模擬技術，可打通多種工業軟體資料的工業級即時3D數字模擬平臺，由英偉達最早在2019年提出，並於2020年啟動。它允許工業設計師、工程師、測試人員等上下游專業人士，在一個共享的高精度虛擬空間中即時協作與模擬作業。
同時，Omniverse也瞄準了一個更具科幻感的終極未來，就是用物理AI技術開發、訓練並驅動物理世界智慧化。
聶凱旋是國內最早注意到Omniverse的人之一，也對物理世界智慧化充滿了期待。但聽到聶凱旋的想法後，大家都覺得有些不切實際，這麼硬核的技術，英偉達尚在探索，創業團隊真的能落地嗎？
“怕什麼？我們不會，其他人估計也不會，連英偉達也是剛剛起步。況且，任何事情都是從零開始的，我們還有那麼多開發新技術專案的經驗，只要方向正確就可以試試。”聶凱旋態度很堅定，“現在我們在物理模擬方向再做一個。”
隨後，聶凱旋組建了松應科技核心團隊，啟動架構設計和底層技術研發，並在幾個月後獲得了第一輪融資，紅杉中國等幾個知名機構成為松應科技的股東。
2024年6月，經歷了兩年半的研發歷程，松應科技正式釋出首個國產物理AI模擬系統ORCA 1.0，全量對標英偉達的Omniverse平臺。
2025年2月，松應科技完成第二輪融資，距離上一輪種子輪融資已過兩年半。本輪領投機構為中科創星，上海天使會、接力天使、奇績創壇跟投。
2024年底，ORCA 2.0上線，松應科技正式開啟商業化程序。
回首三年創業征程，聶凱旋坦言，這場創新實踐的挑戰之艱鉅遠超最初預期。“無論是技術路線的選擇還是商業模式的構建，都既無成熟經驗可循，更無前人足跡可依。”
“但困難的事一直在，我們這批人就是要挑戰不可能的。”聶凱旋說。
無知者無畏
2019年，美國對華實施技術封鎖，華為首當其衝，收到第一道制裁令。
當時擔任華為雲鯤鵬解決方案副總指揮、雲互動總經理的聶凱旋，在全力透過自主研發CPU + GPU軟硬體應對制裁限制的同時，也開始系統研究GPU“老大哥”英偉達的核心發展策略。
深入研究後，聶凱旋發現，在GPU、CUDA之外，黃仁勳還在悄悄下注一個新專案——Omniverse。
Omniverse是英偉達基於RTX、物理模擬和OpenUSD（Universal Scene Description）技術推出的基礎創新平臺，為三維空間模擬模擬了一個即時的、逼真的虛擬環境，併為智慧機器人、自動駕駛、智慧工業等場景提供高精度3D模擬訓練場。
大模型在全球爆火後，英偉達“順水推舟”，憑藉賣卡賺得盆滿缽滿，但黃仁勳從未冷落Omniverse。相反，每年的GTC上，黃仁勳都會花大量時間講解Omniverse系統的最新迭代和應用落地。
看到黃仁勳對Omniverse的重視，聶凱旋意識到，黃仁勳的野心不限於用AI改變網際網路世界，而在於用智慧AI升級真實的物理世界。“用AI驅動和升級物理世界”的宏大敘事，顯然不是某家企業能夠贏者通吃的，松應科技也想要試試。
問題在於，以什麼方式入場。真要做中國的Omniverse，一定是趕早不趕晚，聶凱旋開始考慮創業這條路。
“我們能繞著附近的公園走很多圈，聊很久，反覆討論這件事的可行度，需要多少研發，多少錢，可能會遇到哪些挑戰。”回憶起那段時光，聶凱旋很感嘆當時無知無畏的衝勁。
成立之初，聶凱旋就確定了走“虛實融合”路線，希望搭建一個3D數字模擬引擎，連通各類工業軟體，即時同步資料，讓未來的物理世界真正實現智慧化驅動。
ORCA智慧工廠解決方案，圖片來源：松應科技
但很快，聶凱旋就感受到了市場的殘酷。
“失去”的兩年半
成立3年，松應科技共完成兩輪融資。
2022年8月，松應科技宣佈了數百萬美元種子輪投資，由紅杉資本領投；2025年3月，松應科技由宣佈數千萬元天使輪融資，由中科創星領投。
從種子輪到天使輪，松應科技用了兩年半。
將時間拉回2021年，松應科技成立時，由於即時三維物理模擬的概念又太過“科幻”，投資人很難理解。聶凱旋唯一能告訴投資人的，就是“這件事美國晶片巨頭英偉達也在做，我們想做出中國自己的成果”。
但當時，ChatGPT還未釋出，英偉達還未登上萬億美元寶座，對標英偉達的故事也不足以真正打動投資人。“全球只有英偉達一家在做，其他大廠都沒有跟進，會不會因為這個方向錯了？”相似的疑問，聶凱旋至少被問過幾十次。
聶凱旋只能用CUDA的發展歷程作類比。
2006年，英偉達釋出CUDA，幾乎所有人都看不懂，這個用於進行平行計算的平臺，和GPU主攻的圖形渲染（如遊戲、3D建模等）有何關係，也不認可晶片公司做基礎軟體平臺。
直到2012年，深度學習浪潮催生大量算力需求，英偉達GPU+CUDA成為大量AI從業者的最佳開發平臺，市場對CUDA的質疑便自然消散了。今天，CUDA已經成為英偉達攻城略地的最強寶劍，也是其最深的護城河。
因此，聶凱旋相信，Omniverse代表的即時物理AI模擬技術也會迎來自己的時代。
然而，在2021年的時間節點上，市場上更活躍的兩個技術概念是CV（計算機視覺）和元宇宙。泡沫之下，其他的技術路徑和聲音幾乎被掩蓋了，甚至很多人直接將把AI和CV畫上了等號。但當CV四小龍遭遇商業化瓶頸，當元宇宙因落地場景不明逐漸淡出資本舞臺，松應科技的成立，便顯得有些“不合時宜”。
“當時我們和投資人講‘AI驅動數字與物理世界’，很多人要麼認為我們是異想天開，要麼是沒跟上時代。”聶凱旋記得，公司在2022年6月完成了種子輪交割，但8月公佈融資訊息後，還有投資人不解：“都2022年了，你們怎麼還在講AI的故事？”
直到2022年11月，ChatGPT重新點燃了國內市場對AI的熱情。
只是，2023年幾乎都沉浸在“百模大戰”的狂熱情緒中。“FOMO”心態下，不乏一些投資者“為了投AI而投AI”。GPU廠商、算力中心、AI Infra廠商作為“賣鏟子”的人，也順著模型的熱潮被投資者捧在手心。相比之下，做軟體的企業幾乎被釘上恥辱柱，被認為是大模型食物鏈最低端的環節，技術含量低的，很難形成壁壘。
但進入2024年，市場對大模型的討論逐漸迴歸實際。越來越多人意識到，大模型不應只停留在網際網路時代遺留的商業故事裡，而應該更多走向物理世界。
2024年10月17日，特斯拉釋出影片展示了擎天柱在工廠裡自主充電和工作的能力，標誌著“用AI驅動機器人”的想象成為現實。2025年3月18日，英偉達GTC大會上，黃仁勳將AI技術的發展分為三個階段：生成式AI（Generative AI）、代理式AI（Agentic AI）和物理AI（Physical AI），並指出物理AI將是未來的核心發展方向。
兩位科技狂人的定調，也在全球範圍內加速了AI走入物理世界的進度。“幾乎所有人都認識到，AI應該更廣泛地應用到物理世界，而不是停留在網際網路上，也不停留於機械臂、機器人關節、感測器等單純的硬體裝置，”聶凱旋表示，“資料和軟體，將是物理AI競爭的核心。”
松應ORCA – 國內首個物理AI模擬系統
“模型能力的升級類似於軍備競賽，廠商要不斷投錢，才能持續訓練、迭代模型，否則模型的價值就會歸零。但基礎軟體不同，多物理綜合模擬引擎這類軟體開發出來後，只要能夠解決實際問題，就能體現價值。”聶凱旋表示。
只是，對於國內的資本市場而言，做軟體一直算不上一個“好故事”。無論是早期的資訊化系統，還是後來的SaaS服務，軟體公司賺錢多少都有些“費力不討好”的意味。
因此，在國內的商業環境下，松應科技雖然藉由英偉達的故事被市場看到，但真正要做到讓客戶用腳投票，還要面臨比英偉達早年更大的挑戰。
聶凱旋坦言，自己非常感謝願意相信松應科技願景的投資人們，但他同樣清楚，只有做出被市場認可的產品，瀰漫在公司四周的質疑聲才能真正消退。
先模仿，再超越
公司成立後，聶凱旋在北京、上海、深圳三地組建起了一支研發團隊。
聶凱旋透露，將團隊分佈在三地主要有兩層考慮。
一方面是人才需求。打造物理AI模擬系統，需要AI演算法、半導體以及基礎軟體平臺三類人才，而這三類人才分別分佈在北上深三地，北京偏重演算法人才，上海偏重基礎軟體和工具人才，深圳則偏重於更底層的半導體驅動軟體、作業系統等軟硬體結合的人才。
另一方面則是考慮到未來的潛在客戶市場。聶凱旋表示，無論AI大腦還是智慧機器人，北京、上海、深圳三地無疑都是最先發展起來的，會誕生大量的公司和創業團隊。這些企業都有可能成為松應科技的潛在客戶。
不過，這支團隊的首要任務，還是攻克技術難關。
松應科技採取“先模仿，再創新”的路徑，對標英偉達的技術指標，以月為單位迭代技術。在埋頭研發的三年，松應科技也沒有“閉門造車”。
從2023年開始，松應科技便開始在市場尋找合作伙伴，檢驗各個系統模組能力，如3D渲染引擎、即時資料管線、物理模擬與感測器模擬、AI生成等已有的產品模組，進而根據反饋進一步調整技術和產品細節。
2023年下半年，松應科技的產品模組基本完成70%-80%，便嘗試找到各種機器人公司，涵蓋倉儲物流、送餐、酒店等多種場景，以及AGV、AMR等多種形態，開始真正的“實戰演練”。
在這個“開發-驗證-迭代-再驗證”的迴圈裡，松應科技也曾經歷過把一切推倒重來的時刻。“如果是架構性的錯誤，達不到我們預想的效果，就只能推倒重來。”聶凱旋說。
終於，2024年6月，松應科技開始了為期六個月的公測期。聶凱旋給團隊定下目標，要在這六個月內找到真正有實力的種子使用者，和使用者共同打磨產品，為後續的大規模商業交付做準備。
時間來到8月，松應科技宣佈推出了其自主研發的“物理AI”模擬訓練平臺Orca。Orca平臺透過整合CAD/CAE工業軟體、人工智慧、機器人技術、高畫質渲染與物理引擎，及感測器等技術，構建了多種類高精度模擬環境，能夠即時模擬剛體動力學、流體力學、重力、摩擦力、真實感光照、觸覺等多種物理效應，並生成高精度多模態資料。
ORCA物理模擬模組，支援多物理場即時模擬，圖片來源：松應科技
在打造Orca的過程中，松應科技還積累了大量高質量資料，大致可分為兩類：一種是透過場景建模或掃描獲得的真實物理三維資料；一種是基於場景需求，結合松應科技的3D模型庫，AI合成的各類場景資料。
這些資料均採用OpenUSD（Universal Scene Description）格式。在聶凱旋看來，未來人類要模擬物理世界，一定要有一套標準化的資料語言，“如果語言都不統一，這個事兒很難做成”。
而USD，就是他目前認為最優的3D描述語言。USD（通用場景描述）是一種標準化的開源3D描述語言，可用於描述、模擬物理世界，由英偉達、蘋果、Autodesk等公司聯合釋出，類似於二維世界的HTML。
簡單來看，FEX、OBG、STL等傳統資料格式下，不同的軟體和應用場景可能使用不同的檔案格式，導致資料難以通用。例如，STL格式主要用於描述三維物體的幾何資訊，不支援顏色、材質等資訊。
截止2024年，OpenUSD軟體支援生態體系，圖源：松應科技
USD格式則具有分層疊加的特性，可以將物體按照形狀、材質、顏色等特性分層，並單獨調整某一引數。這種靈活性使其在處理複雜的3D場景和物理模擬時更具優勢，也更有潛力成為模擬物理世界的通用資料語言。
2021年松應科技成立之初，就基於USD格式搭建了整個產品體系，是國內最早引入該資料體系的研發團隊。
在聶凱旋看來，理想狀況下，在模擬系統和模型訓練之間，專家（真機/模擬）示教資料、模擬系統合成數據以及真機微調資料，應按照1:8:1的比例，形成一種資料閉環，即：
專家使用真機/模擬系統示教，產生機器人多模態合成數據，佔比10%，模型廠商用這些合成數據訓練具身智慧大模型； 大模型驅動模擬機器人在模擬環境中持續學習/測試，併產生新合成數據，佔比80%，新資料進一步用於提升大模型水平； 當具身大模型智慧化達到一定程度後，就可以驅動真實機器人本體進行部署和銷售，從而採集更多物理真實資料，這些資料佔比10%，用於微調具身大模型。並且還經過模擬合成和增廣後，繼續用於模型訓練，實現從資料到智慧的持續迭代。
而松應科技的目標，則是打造一個數據驅動的物理AI模擬系統。
伴隨需求而生
2024年底，結束六個月的公測期後，松應基於ORCA 2.0正式開啟商業化。
為此，聶凱旋特意發了一封內部信，向所有員工宣佈，公司接下來將正式進入商業化階段，從過去三年的“技術導向”轉向“市場導向”。這意味著，公司未來的產品形態將重點圍繞市場需求迭代，並最終服務於商業客戶。
有趣的是，直到去年年底，松應科技團隊都沒有一位銷售，包括聶凱旋在內的幾位核心創始人自己承擔銷售角色。
聶凱旋認為，只有公司的一號位和核心成員先充分理解產品，把產品賣掉，產品才算真正到了能夠進入市場的時候，擴張銷售團隊才有意義。“我直接找一個很牛的銷售也能把產品賣出去，但這可能造成一種假象，讓團隊認為自己做的產品還可以，反而失去持續迭代的動力。”
結果證明，聶凱旋的策略是有效的。
去年年底正式開啟商業化後，到現在僅三個月時間，松應科技已經有近20家商業客戶，包括科技型央國企、國家級/省級機器人創新中心、具身智慧廠商、高校、科研院所等。聶凱旋坦言，這些客戶中，很多都是在公測期以及之前產品驗證時期積累的種子客戶，甚至有很多客戶是從英偉達的系統轉來的。
聶凱旋表示，松應ORCA目前已經在物理精度、綜合成本和客戶服務上優於英偉達Omniverse（簡稱OV）。
在模擬精度上，松應科技的團隊開發了一套分散式異構計算系統，對於高併發、低精度需求的物理模型，使用GPU進行計算；而對於高精度計算需求，結合使用CPU高精度模組來計算，這樣既能保證效率，又能實現高精度。
ORCA Sim在物理模擬高效率的同時，模擬精度高於英偉達的物理引擎physX(isaac sim物理模擬模組)。例如，在國產GPU沐曦C系列卡上，松應ORCA Sim也可達到並行4096個機器人訓練，與英偉達Omniverse isaac效能持平。
為此，松應科技的團隊開發了一套分散式異構計算系統，對於高併發、低精度需求的模型，使用GPU進行計算；而對於高精度計算需求，使用CPU上的高精度模組來計算，這樣既能保證效率，又能實現高精度。
成本方面，松應科技Orca的成本僅為英偉達OV的1/3。
一方面是由於國內工程師紅利大幅降低了人員成本。另一方面，國內資料採集和生產的成本相對較低，從而使得國內公司在整體成本上更具優勢。
除精度和成本外，松應科技分佈在北上深三地的團隊架構，也能為客戶提供本地化服務。
“很多客戶之前用英偉達的系統，遇到問題可能要卡一週，找不到人來解決，只能自己去一篇一篇消化技術文件，但我們可以直接派人到客戶現場，不到一個小時可能就解決問題了。”聶凱旋說。
目前，松應科技向客戶交付三類產品：ORCA物理AI模擬系統、三維高精度訓練場、機器人訓練合成數據。
具體來看，松應科技已經自有十個類別、上百套高精度、physical ready的三維數字訓練場。
ORCA物理AI模擬數字訓練場實錄，圖片來源：松應科技
收費模式方面，ORCA系統針對企業客戶按年收取license費用；場景資料則按套收費，如製作一個商場或廚房場景，根據場景的複雜度和細節豐富程度定價；訓練合成數據根據機器人需要完成的任務按條計算，成本僅真機採集資料的1/10不到。
不過，儘管松應科技已經開啟了全新的商業化階段，市場也迅速升溫，但聶凱旋坦言：“只是階段性舒了一口氣，還沒到柳暗花明的時候。”
在他看來，今天具身智慧領域的熱度很像六七年前的自動駕駛，網際網路大廠、汽車主機廠以及手機廠商爭相入局，同時還有大量創始團隊湧現。與此同時，整個具身智慧產業鏈也尚未明確分工，各個環節的業務邊界也較為模糊。
與此同時，大量資本也在湧入具身智慧賽道。聶凱旋表示，尤其從今年開始，泡沫正在越來越大，有些擔心“極度的熱情之後會跌入冰點”。
不過，某種程度上，松應科技就是從“冰點”成長起來的。
聶凱旋創業至今見了大約200多位投資人，經歷了數不清的質疑和否定。但他反覆和團隊強調，用智慧驅動物理世界是一項10-20年的長期事業，不能被短期陣痛影響信心。
“現在我們有了資料，有了產品，對產業週期有更深的理解，也有了正在服務的客戶和深度協同的夥伴，整個團隊心態更踏實了。現在市場熱度高，能順勢而為自然很好，但我們不會一味追逐風口，我們要做一家使命驅動並伴隨需求發展的公司。”聶凱旋說。